摘要
针对黄花菜植株密集遮挡、类别难区分问题，本发明提出田间密集黄花菜像素分类及采摘信息获取方法。设计融合局部与全局信息的双分支解码器，构建渐进式阶梯型特征挖掘模块(PLFM)和多尺度层级类别增强模块(PCEN)，通过PALA算法优化超参数，构建自适应双分支损失增强与类别增强网络(DLCE‑Net)提升语义分割性能。基于分割结果设计Mini‑Window引导角点分析的采摘点定位算法(MW‑GCA)，通过“U”型窗口筛选角点坐标、获取姿态线段，实现采摘点像素坐标与角度估计。该方法可降低人工损耗，加速农作物自动化采摘技术工程化落地。
